Que signifie "Projection à faible rang par gradient"?
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La projection à faible rang par gradient est une méthode utilisée pour rendre l'entraînement des grands modèles de langage plus efficace. À mesure que ces modèles grandissent, ils nécessitent beaucoup de mémoire, ce qui rend le processus d'entraînement plus lent et plus compliqué.
Pourquoi c'est important
L'entraînement de ces modèles implique généralement de gérer de gros poids et des états d'optimiseur, ce qui peut occuper beaucoup de place en mémoire. Les méthodes traditionnelles essaient de réduire l'utilisation de la mémoire en limitant le nombre de paramètres entraînables, mais souvent, elles ne performent pas aussi bien que lorsqu'on utilise l'ensemble complet des paramètres.
Comment ça marche
Cette méthode permet au modèle d'apprendre tous les paramètres tout en étant plus économe en mémoire que les anciennes techniques. Ce faisant, elle peut économiser une quantité significative de mémoire—jusqu'à 65,5 % pour certaines parties du processus d'entraînement. Ça veut dire qu'il peut gérer des tâches plus complexes sans nécessiter autant de puissance de calcul.
Avantages clés
L'une des caractéristiques remarquables de la projection à faible rang par gradient est qu'elle peut réduire considérablement les besoins en mémoire, surtout dans l'optimiseur. Par exemple, elle peut diminuer l'utilisation de mémoire jusqu'à 82,5 %. Cette efficacité ouvre la porte à l'entraînement de modèles plus grands sur des cartes graphiques grand public, rendant l'apprentissage automatique avancé plus accessible à tous.